Interactive Mining for Learning Analytics by Automated Generation of Pivot Table
Interactive Mining for Learning Analytics by Automated Generation of Pivot Table
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通过自动生成数据透视表进行学习分析的交互式挖掘
DOI：
10.1007/978-3-319-94229-2_7
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Konomu Dobashi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Natsuhiko Hirabayashi;Nami Fujikawa;RyoheiYoshimura and YoshinoriFujisawa;Konomu Dobashi
本文描述了一种按时间顺序再现和可视化学生课程材料页面视图的方法，作为改进课程和支持学习分析的基础。交互式挖掘是对以Excel格式下载的Moodle课程日志进行的。该方法使用时间序列横截面(TSCS)分析框架，在生成的TSCS表中，可以跨多个时间间隔以数字形式表示学生的页面查看状态。TSCS表是由作者称为TSCS Monitor的Excel宏生成的，它使您可以从整体、类范围的视点切换到更狭隘的局部视点。该方法使用数值和图形，使教师能够捕获学生的课程材料页面查看状态，并观察学生对教师打开各种教材的指令的反应。它允许老师识别哪些学生在上课时没有打开特定的材料，哪些学生打开得晚了。
This paper describes a method to reproduce and visualize student course material page views chronologically as a basis for improving lessons and supporting learning analysis. Interactive mining was conducted on Moodle course logs downloaded in an Excel format. The method uses a time-series cross-section (TSCS) analysis framework; in the resulting TSCS table, the page view status of students can be represented numerically across multiple time intervals. The TSCS table, generated by an Excel macro that the author calls TSCS Monitor, makes it possible to switch from an overall, class-wide viewpoint to more narrowly-focused partial viewpoints. Using numerical values and graph, the approach enables a teacher to capture the course material page view status of students and observe student responses to the teacher’s instructions to open various teaching materials. It allows the teacher to identify students who fail to open particular materials during the lesson or who are late opening them.
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